修改 Discriminator 支援特徵輸出，在訓練時使用 Feature Matching Loss 進行可視化分析

這個版本的 Discriminator 支援特徵輸出，讓你可以在訓練時使用 Feature Matching Loss 或進行可視化分析。

主要修改點：

1. 回傳中間特徵層的輸出：
   • 在 forward 方法中，將各個卷積層的輸出保留，最後回傳 (pred, features)。
2. 最後一層 (final_layer) 分離：
   • 這樣可以分開提取特徵與分類結果。
3. 允許靈活選擇特徵層輸出：
   • features 變數收集了各個層的中間輸出，供 Feature Matching Loss 使用。

修改後的 Discriminator

import torch
import torch.nn as nn
import functools

class Discriminator(nn.Module):
    def __init__(self, input_nc=1, ndf=64, norm_layer=nn.BatchNorm2d, final_channels=1):
        """PatchGAN Discriminator with Feature Extraction
        Parameters:
            input_nc (int)  -- Number of input image channels
            ndf (int)       -- Number of filters in the first conv layer
            norm_layer      -- Normalization layer
        """
        super(Discriminator, self).__init__()
        if isinstance(norm_layer, functools.partial):
            use_bias = norm_layer.func != nn.BatchNorm2d
        else:
            use_bias = norm_layer != nn.BatchNorm2d
        
        kw = 4  # Kernel size
        padw = 1  # Padding

        # Feature extraction layers
        self.conv1 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(input_nc, ndf * 1, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw),
            nn.LeakyReLU(0.2, True)
        )
        self.conv2 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(ndf * 1, ndf * 2, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw, bias=use_bias),
            norm_layer(ndf * 2),
            nn.LeakyReLU(0.2, True)
        )
        self.conv3 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(ndf * 2, ndf * 4, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw, bias=use_bias),
            nn.BatchNorm2d(ndf * 4),
            nn.LeakyReLU(0.2, True)
        )
        self.conv4 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(ndf * 4, ndf * 8, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw, bias=use_bias),
            nn.BatchNorm2d(ndf * 8),
            nn.LeakyReLU(0.2, True)
        )

        # Final classification layer
        self.final_layer = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(ndf * 8, final_channels, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw, bias=use_bias),
            nn.Sigmoid()
        )

    def forward(self, x):
        features = []
        x = self.conv1(x)
        features.append(x)

        x = self.conv2(x)
        features.append(x)

        x = self.conv3(x)
        features.append(x)

        x = self.conv4(x)
        features.append(x)

        pred = self.final_layer(x)

        return pred, features  # Return both the prediction and intermediate features

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如何使用這個 Discriminator？

計算 Feature Matching Loss：

real_pred, real_features = discriminator(real_images)
fake_pred, fake_features = discriminator(fake_images)

feature_matching_loss = sum(nn.L1Loss()(rf, ff) for rf, ff in zip(real_features, fake_features))

這樣就可以讓 Generator 更關注局部紋理細節，提高 Zen Maru Gothic 的字形品質。

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這樣的 Discriminator 設計已經支援輸出預測結果與中間特徵，但有幾個可以進一步優化的地方：

1. 統一 Normalization 層：
   • conv3 和 conv4 目前是 nn.BatchNorm2d，但 conv2 使用的是 norm_layer，最好保持一致。
   • 建議全部都用 norm_layer(ndf * X) 來統一，這樣可以更容易切換不同的正規化策略，例如 InstanceNorm2d。
2. 最後一層的 Sigmoid：
   • PatchGAN 的 Discriminator 一般不加 Sigmoid()，而是讓 Loss function (BCEWithLogitsLoss) 自己處理。
   • 這樣可以穩定訓練，因為 BCEWithLogitsLoss 內部已經包含 Sigmoid 運算。
3. 回傳特徵的方式：
   • 目前是 features.append(x)，但 x 是直接經過 LeakyReLU 後的結果，或許可以直接取 x.clone() 來確保計算圖的穩定性。

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改進後的 Discriminator

class Discriminator(nn.Module):
    def __init__(self, input_nc=1, ndf=64, norm_layer=nn.BatchNorm2d, final_channels=1):
        super(Discriminator, self).__init__()
        
        if isinstance(norm_layer, functools.partial):
            use_bias = norm_layer.func != nn.BatchNorm2d
        else:
            use_bias = norm_layer != nn.BatchNorm2d
        
        kw = 4  # Kernel size
        padw = 1  # Padding

        # Feature extraction layers
        self.conv1 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(input_nc, ndf * 1, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw),
            nn.LeakyReLU(0.2, True)
        )
        self.conv2 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(ndf * 1, ndf * 2, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw, bias=use_bias),
            norm_layer(ndf * 2),
            nn.LeakyReLU(0.2, True)
        )
        self.conv3 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(ndf * 2, ndf * 4, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw, bias=use_bias),
            norm_layer(ndf * 4),  # 改成統一使用 norm_layer
            nn.LeakyReLU(0.2, True)
        )
        self.conv4 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(ndf * 4, ndf * 8, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw, bias=use_bias),
            norm_layer(ndf * 8),  # 改成統一使用 norm_layer
            nn.LeakyReLU(0.2, True)
        )

        # Final classification layer
        self.final_layer = nn.Conv2d(ndf * 8, final_channels, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw, bias=use_bias)

    def forward(self, x):
        features = []
        
        x = self.conv1(x)
        features.append(x.clone())  # 避免計算圖影響

        x = self.conv2(x)
        features.append(x.clone())

        x = self.conv3(x)
        features.append(x.clone())

        x = self.conv4(x)
        features.append(x.clone())

        pred = self.final_layer(x)  # 不使用 Sigmoid()
        return pred, features  # Return both the prediction and intermediate features

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優化點說明

1. 不使用 Sigmoid()
   • 讓 BCEWithLogitsLoss 來處理數值範圍，這樣可以避免梯度消失問題。
2. 統一 norm_layer
   • 讓 conv3 和 conv4 也使用 norm_layer(ndf * X)，以便未來切換 InstanceNorm2d 更靈活。
3. features.append(x.clone())
   • 避免 PyTorch 計算圖過度連結，確保梯度不會不小心傳遞到不應該的地方。

這樣的 Discriminator 應該會更穩定，並且符合你的訓練需求！🚀